Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Penelitian tentang bioelektrisitas, yaitu energi listrik yang dihasilkan dari tanaman hidup, menjadi sorotan sebagai salah satu sumber energi terbarukan yang menjanjikan. Namun, sebagian besar studi sebelumnya lebih berfokus pada metode ekstraksi listrik yang tidak berkelanjutan dengan memotong batang atau daun tanaman, sehingga mengabaikan aspek penempatan elektroda yang optimal untuk memaksimalkan ekstraksi energi tanpa menghambat pertumbuhan tanaman. Dalam konteks ini, penempatan dan penetrasi elektroda menjadi faktor penting karena sangat mempengaruhi hasil listrik yang dihasilkan.
Penelitian ini memperkenalkan model optimasi baru berbasis metaheuristik populasi-genetik yang terintegrasi, dengan fokus pada ekstraksi bioelektrisitas dari tanaman buah naga. Buah naga dipilih karena potensinya yang melimpah di banyak wilayah dan kemampuannya sebagai sumber bioelektrisitas alternatif. Studi ini mengeksplorasi teknik penetrasi elektroda interseluler melalui pembuluh vaskular (icVB) dan sel parenkim (iPC) untuk memaksimalkan ekstraksi energi listrik dari batang tanaman buah naga.
Teknik optimasi ini menggunakan pemrograman genetik multigen untuk merumuskan fungsi kecocokan (fitness function), kemudian dilakukan perbandingan dengan metode pencarian atom (ASO), shuffle frog-leaping, dan optimasi penggembalaan gajah (elephant herding) untuk menentukan jarak optimum penempatan elektroda anoda dan katoda berlapis perak. Hasil dari metode ASO menunjukkan nilai kecocokan tertinggi dan kinerja terbaik dalam kedua metode penetrasi elektroda yang diuji.
Dalam penelitian ini, penetrasi elektroda iPC berbasis ASO menghasilkan energi sebesar 58,923 joule, jauh melampaui hasil penetrasi icVB yang hanya sebesar 13,909 joule. Penemuan ini sangat signifikan, mengingat teknik iPC dengan jarak elektroda optimum sebesar 4,488 inci menghasilkan energi bioelektrisitas yang lebih tinggi tanpa merusak tanaman dan berdampak negatif pada lingkungan. Selain itu, pendekatan ini juga menggabungkan metodologi Life Cycle Assessment (LCA) untuk mengevaluasi dampak lingkungan dari kedua teknik penetrasi yang digunakan.
Dari hasil penelitian ini, terbukti bahwa teknik optimasi berbasis ASO-iPC tidak hanya lebih efisien dalam menghasilkan bioelektrisitas, tetapi juga lebih ramah lingkungan dibandingkan metode icVB. Hal ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan energi terbarukan, terutama dalam memanfaatkan tanaman sebagai sumber energi listrik yang berkelanjutan.
Sebagai dosen dalam bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, saya melihat penelitian ini sebagai terobosan penting dalam mengintegrasikan teknologi komputasi evolusioner dengan aplikasi pertanian dan energi alternatif. Teknik optimasi yang dikembangkan tidak hanya mengoptimalkan produksi bioelektrisitas dari tanaman buah naga, tetapi juga mengurangi emisi gas rumah kaca, sehingga memberikan solusi yang lebih berkelanjutan untuk kebutuhan energi masa depan.
Ke depan, pengembangan lebih lanjut dari teknik ini dapat diterapkan pada berbagai jenis tanaman lain yang berpotensi menghasilkan bioelektrisitas, sehingga dapat memperluas cakupan aplikasi energi terbarukan. Penelitian ini juga membuka jalan bagi pemanfaatan kecerdasan buatan dan komputasi evolusioner dalam meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sistem energi yang berbasis biomassa dan tanaman.
